简介
gensim是一个开源的Python库，用于便捷高效地提取文档中的语义话题。它用于处理原始的、非结构化的电子文本（“纯文本”），gensim中的一些算法，如 Latent Semantic Analysis（潜在语义分析）、 Latent Dirichlet Allocation（潜在Dirichlet分布）、Random Projections（随机预测）通过检查训练文档中的共现实体来挖掘语义结构。
快速上手
import logging logging.basicConfig(format='%(asctime)s:%(levelname)s:%(message)s',level=logging.INFO)
#创建一个小的语料库 from gensim import corpora,models,similarities corpus=[[(0,1.0),(1,1.0),(2,1.0)], [(2, 1.0), (3, 1.0), (4, 1.0), (5, 1.0), (6, 1.0), (8, 1.0)], [(1, 1.0), (3, 1.0), (4, 1.0), (7, 1.0)], [(0, 1.0), (4, 2.0), (7, 1.0)], [(3, 1.0), (5, 1.0), (6, 1.0)], [(9, 1.0)], [(9, 1.0), (10, 1.0)], [(9, 1.0), (10, 1.0), (11, 1.0)], [(8, 1.0), (10, 1.0), (11, 1.0)]]
#对向量进行加权 tfidf=models.TfidfModel(corpus)
vec=[(0,1),(4,1)] print(tfidf[vec])
[(0, 0.8075244024440723), (4, 0.5898341626740045)]
index= similarities.SparseMatrixSimilarity(tfidf[corpus],num_features=12) sims=index[tfidf[vec]] print(list(enumerate(sims)))
[(0, 0.4662244), (1, 0.19139354), (2, 0.24600551), (3, 0.82094586), (4, 0.0), (5, 0.0), (6, 0.0), (7, 0.0), (8, 0.0)]
How to read this output? Document number zero (the first document) has a similarity score of 0.466=46.6%, the second document has a similarity score of 19.1% etc.
对语料进行分词
import os import jieba sentences_file=open("files/data/python32-sentence.txt",encoding='utf8') word_file=open("files/data/python32-word.txt","a",encoding="utf8") lines=sentences_file.readlines() for line in lines: line.replace('\t','').replace('\n','').replace(' ','') segment_words=jieba.cut(line,cut_all=False) word_file.write(" ".join(segment_words)) sentences_file.close() word_file.close()
使用gensim的word2vec训练模型
# 导入包 from gensim.models import word2vec import logging #初始化 logging.basicConfig(format='%(asctime)s:%(levelname)s:%(message)s',level=logging.INFO) sentences=word2vec.Text8Corpus("files/data/python32-word.txt")#加载分词语料 model=word2vec.Word2Vec(sentences,size=200)#训练skip-gram模型，默认window=5 print("输出模型",model) #计算两个单词的相似度 try: y1=model.similarity("企业","公司") except KeyError: y1=0 print("【企业】和【公司】的相似度为：{}\n".format(y1)) #/计算某个词的相关词列表 y2=model.most_similar("科技",topn=20)#20个最相关的 print("与【科技】最相关的词有：\n") for word in y2: print(word[0],word[1]) print("*********\n") #寻找对应关系 print("公司-产品","生产") y3=model.most_similar(["公司","产品"],["生产"],topn=3) for word in y3: print(word[0],word[1]) print("*********\n") #寻找不合群的词 y4 =model.doesnt_match(u"企业 公司 是 合作伙伴".split()) print("不合群的词：{}".format(y4)) print("***********\n" ) #保存模型 model.save("企业关系.model")
WARNING:gensim.models.word2vec:under 10 jobs per worker: consider setting a smaller `batch_words' for smoother alpha decay 输出模型 Word2Vec(vocab=579, size=200, alpha=0.025) 【企业】和【公司】的相似度为：0.9999545757451112 与【科技】最相关的词有： ， 0.9999620318412781 有限公司 0.9999616146087646 产品 0.9999591708183289 是 0.9999580383300781 和 0.9999551773071289 ： 0.9999542832374573 成为 0.9999539256095886 软件 0.9999529719352722 经销商 0.9999511241912842 的 0.9999507069587708 年 0.999950110912323 等 0.999950110912323 技术 0.9999500513076782 美国 0.9999497532844543 月 0.9999494552612305 及 0.999949038028717 企业 0.9999480843544006 核心 0.9999477863311768 公司 0.999947726726532 指定 0.9999475479125977 ********* 公司-产品 生产 。 0.9998433589935303 等 0.9998431205749512 的 0.9998403787612915 ********* 不合群的词：公司 ***********
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